3 enfoques para fusionar perfiles al resolver identidades

Los especialistas en marketing están recibiendo señales más diferentes que nunca de sus clientes debido a los canales digitales fragmentados. Lidiar con esto requiere tener un enfoque claro para la resolución de identidad. ¿Cómo hacen coincidir los identificadores y fusionan los perfiles de los clientes? ¿Qué confianza tienen con los partidos? Tener una estrategia definida conduce a una mejor comunicación con los clientes y una experiencia del cliente más efectiva y rentable.

Primero, las organizaciones deben adoptar un marco para su estrategia de resolución de identidad. Puede ser primero el dispositivo, primero la persona o una combinación de ambos. Lo que importa es que los especialistas en marketing confíen en que los identificadores que utilizan les permitan mantener una vista del cliente a lo largo del viaje digital.

Emparejamiento determinista vs. probabilístico

Los clientes que interactúan con su organización a través de diferentes canales digitales pueden hacer que un mismo cliente tenga varios perfiles en sus datos. Fusionar estos perfiles requiere encontrar formas de hacer coincidir los dispositivos, las cuentas digitales y otros identificadores con una sola persona.

Hay dos formas principales de hacer esto.

Correspondencia determinista. Esto significa que solo fusionará perfiles donde la coincidencia sea segura. Por lo general, esto sucede cuando se encuentra un identificador común en varios perfiles. Por ejemplo, si su cliente realizó un pedido utilizando una dirección de correo electrónico, la dirección postal o el número de teléfono que se encuentran con ese pedido pueden indicar qué otros perfiles son del mismo cliente. Estos identificadores comunes hacen una coincidencia determinista.

Si la dirección de correo electrónico se incluye en un perfil de cliente, por ejemplo, los datos de ese cliente se pueden fusionar con la información almacenada por separado en el proveedor de servicios de correo electrónico (ESP).

Correspondencia probabilística. Esto implica que la IA combine datos de comportamiento con otras señales para predecir la probabilidad de que las interacciones separadas de los clientes sean todas del mismo cliente, sin usar un identificador común.

“El problema con este tipo de coincidencia y con todo este tipo de resolución de identidad es que terminas haciendo muchas suposiciones”, dijo Greg Krehbiel, consultor de The Krehbiel Group, en The MarTech Conference .

Sin embargo, Krehbiel señala que incluso la coincidencia determinista no es completamente confiable. Compartió un caso de uso que de ninguna manera es raro. La madre de Krehbiel le pidió a su hermana que la ayudara con las compras navideñas, por lo que la hermana compró regalos en Amazon usando su propia computadora portátil y la tarjeta de crédito de la madre. La coincidencia determinista podría llevar a la conclusión de que la madre estaba usando la computadora portátil de la hija.

Establecer una única fuente de verdad

Siempre se requiere algo de juicio al fusionar perfiles de clientes e identificar identificadores. Para que esto sea lo más preciso posible, es aconsejable establecer una única fuente de verdad para los datos de sus clientes.

“Desea tener un solo registro de cliente en la medida de lo posible, y eso requiere fusionar muchos otros registros”, dijo Krehbiel. “Y eso significa que un sistema tiene que ser la única fuente de verdad para esa cosa, sea lo que sea”.

Piense en todos los casos de uso para un canal en particular y dónde se deben consolidar esos datos. Esto ayudará a evitar redundancias y fuentes de la verdad en competencia.

"Si alguien cambia una dirección de correo electrónico en [el CRM], ¿eso va a sobrescribir cosas en el ESP?" preguntó Krehbiel.

En algunos casos, fusionar perfiles no es ideal. Algunos clientes, por ejemplo, prefieren tener múltiples correos electrónicos para usos laborales y personales. En tal caso, los correos electrónicos no deben fusionarse. En su lugar, su organización debe pensar en este cliente como una persona multifacética con varios correos electrónicos.

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Escala móvil de confianza

Tanto la coincidencia determinista como la probabilística dependen de tener confianza en los datos utilizados al fusionar perfiles y resolver la identidad de un cliente.

Esto significa que los especialistas en marketing deben clasificar su confianza en una escala móvil según los casos de uso: cómo pretenden interactuar con sus clientes.

Este cálculo es importante porque hay casos extremos que socavan las suposiciones hechas al fusionar datos de múltiples perfiles.

“Siempre hay casos extremos”, dijo Krehbiel. “Una persona tiene varias direcciones de correo electrónico, pero a veces una dirección de correo electrónico tiene varias personas, ¿verdad? O conozco algunas familias que tienen una dirección de correo electrónico para toda la familia. En términos generales, esos son casos extremos de los que realmente no necesita preocuparse demasiado. Si causa problemas, no es el mayor problema del mundo. O podría serlo, pero debe pensar en esas cosas en términos de sus casos de uso”.

El uso de esta escala de confianza ayudará a determinar la posibilidad de que uno de los puntos de datos sea incorrecto. Por ejemplo, una dirección postal incorrecta solo puede resultar en gastos de envío desperdiciados para una pieza de correo directo. Pero si es parte de la información de la cuenta de un cliente y ven la dirección incorrecta, es posible que les preocupe más la privacidad y la forma en que su empresa administra los datos.

Nuevamente, depende de los casos de uso específicos de su negocio. Otro ejemplo: si su empresa es un servicio de entrega de alimentos y su cliente es alérgico al maní, esta es información importante que su empresa deberá obtener correctamente.

Tener en cuenta estos casos de uso ayudará a su equipo a tomar las decisiones más seguras al hacer coincidir identificadores, fusionar perfiles y, en última instancia, brindar las mejores experiencias a sus clientes.

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